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维尔博的实现过程可以(yǐ )分为嵌入层、编码层(céng )和强化学习层三个主(zhǔ )要步骤。首先(❓)，在(zài )嵌(qiàn )入层中，利用词(cí )向量模型将输(⛩)入的自(zì )然语言处理成向(xiàng )量(liàng )表(🛐)示。最常(cháng )用的词向(xiàng )量模型是Word2Vec和GloVe，它们能(néng )够将语义(yì )相似(⛳)的词汇(🥤)映射为相邻的向量。然后，在(🛒)编码层(céng )中，使用循(🤳)环神(🌈)经网(🏙)络（RNN）或者卷(juàn )积神(shén )经网络（CNN）等方法对(duì )嵌入(🥕)向量进行编码，捕捉句子(zǐ )的(de )语(yǔ )法(fǎ )及句法(fǎ )信息。最(🍈)后，在强化(huà )学习层中，将编码后的向量输入到(📙)强化学习算(suàn )法(fǎ )中，通过与(yǔ )环境进行交互来(lái )选择最佳的动作，从而(ér )实(shí )现对自然(📛)(rán )语(yǔ )言的理解和生(shēng )成。